SKILLEMALL.ai

BF skill-review

Проверяет соответствие, полноту и качество кода навыков агента. Используется при установке или публикации навыков для проверки соответствия формата SKILL.md, структуры каталогов, кода скриптов и ссылок на файлы спецификациям навыков агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«审查 Agent Skills 的规范性、完整性和代码质量。在安装或发布 skills 时使用,验证 SKILL.md 格式、目录结构、脚本…»

审查 Agent Skills 的规范性、完整性和代码质量。在安装或发布 skills 时使用,验证 SKILL.md 格式、目录结构、脚本代码和文件引用是否符合 Agent Skills 规范。

ClawHub Agent Skills автор: rumu14 v1.0.0 MIT-0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 971 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проверяет соответствие, полноту и качество кода навыков агента.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/NONEXISTENT.md, references/EXISTING.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/NONEXISTENT.md, references/EXISTING.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/NONEXISTENT.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/EXISTING.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/NONEXISTENT.md, references/EXISTING.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/NONEXISTENT.md, references/EXISTING.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (skill-review) не совпадает с папкой (skill-review-ai)
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 971 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 98: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent local skill-review utility that reads a user-supplied skill directory and reports quality/security findings without network access, persistence, or file mutation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.